フリーランスのPython案件(求人)の最新トレンドを知ろう!

上記を踏まえ、エンジニアとしてどういうスキルを身に着けていけばいいのでしょうか。 大きくは二つかなと思います。 1.コアとなるメインの言語におけるプログラミングスキルを一つ身に着けるだけでなく、フレームワークの習得も並行して行う。 フリーランスエンジニアとして市場価値を高めていくためには何が必要か。コアとなるメイン言語のプログラミングスキルを身に着けるだけでなく、フレームワークの習得が必須です。正社員では必須スキルとして、フレームワークが求められることはありませんが、フリーランスではフレームワークのスキルを求められるケースが非常に多いです。フレームワークを習得している方ならお分かりかと思いますが、開発効率を上げることができ、エンジニアの人数が多い際に、ソースコードの統一が図れるため、スムーズに開発が進みます。本記事を読んでいらっしゃる方はPythonエンジニアの方が多いと思いますので、Pythonにフォーカスして身に着けるべきフレームワークをご紹介したいと思います。 【お勧めPythonフレームワーク3選】 ＜Django＞ DjangoはPythonエンジニアの中で最も利用されているフレームワークです。特徴としては下記2つです。 ・多機能で構成がシンプルなので、効率よく開発できる ・テンプレート、デフォルト値共にあるが、簡単に書き換えが可能で、自由にコードを書くことができる。 Pythonの求人でも必須スキルとしてDjangoが求められることが多いので、習得しておくことをお勧めします。 ＜Bottle＞ Djangoほどポピュラーではないものの、機能性に優れているのでお勧めです。特徴としては、下記2つです。 ・シンプルかつ軽量なため、簡単に習得することができるので初心者にお勧め ・パフォーマンスが良いため、トラフィックの多いWebサービスで利用される エンジニア初心者の方はこれから始めてみてはいかがでしょうか。 ＜Flask＞ Bottleと似ていますが、下記が特徴です。 ・非常に軽量で使いやすい ・現在Pythonのフレームワークとして急速に利用するPythonエンジニアが増えている ３Dプリントの分野で使用される例があるなど、最新テクノロジーでの活用が見込まれます。 2.マネジメントやクライアントとの折衝に携わる機会があれば積極的にその業務を取りに行く。 プロジェクトに入っていると自分の担当ではなくても、上流工程が出来る人が不足しているので、積極的に手を挙げればエンドユーザーとの折衝やマネジメントが出来る機会も多いと思います。自分の担当外だとしてもチャレンジするようにしましょう。そこで評価されれば、次の案件の参画時に報酬アップを狙えます。 3.統計解析スキル 最後に統計解析スキルです。現状はプログラミングスキルに強みを持つ方が多いと思いますが、統計解析スキルを身に着けておくと、エンジニアという一つの職種領域にとどまらず、データアナリストとしてのキャリアの可能性も見えてきます。データアナリストは定義として業務範囲が広いため、統計解析スキルのみを身に着けるだけでは務まらない場合もあります。もしデータアナリストとしてのキャリアを考えたい方は下記のスキルも今後視野に入れても良いと思います。 ・ビジネススキル ・ITスキル ・統計解析スキル 一つ目のビジネススキルは、分析対象としているデータが関わるビジネスモデルの理解や、分析結果を元に売り上げに寄与するようなビジネス判断が重要となります。またそのビジネス判断をステークホルダーに説明し、納得感を得られるプレゼンテーション能力も欠かせません。ビジネススキルは、現在参画しているプロジェクトのマネジメントをされている方が習得していることが多いので、参考にしてみてはいかがでしょうか。 二つ目のITスキルについて、具体的には開発手法や膨大なデータを高速に処理するための負荷分散における知識、プログラミングスキルが必要です。プログラミングスキル以外にもキャッチアップしておかなければいけないITスキルも多いですね。 最後に前述した統計解析スキル。統計解析スキルは数学や、多変量解析・回帰分析・相関分析などの分析手法の習得が必要です。分析手法の理解がないと、分析ツールを使いこなすことができないので、データアナリストにとっては必要なスキルと言えるでしょう。